論文の概要: Autonomous Payload Thermal Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15438v3
• Date: Mon, 2 Sep 2024 10:23:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 22:44:54.617391
• Title: Autonomous Payload Thermal Control
• Title（参考訳）: 自律型負荷熱制御
• Authors: Alejandro D. Mousist,
• Abstract要約: 小さな衛星では、熱制御装置、科学機器、電子部品のスペースは少ない。 深部強化学習を用いた自律型熱制御ツールを提案する。 提案するフレームワークは,運用範囲の温度を維持するためにペイロード処理能力の制御を学べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.2480439325792
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In small satellites there is less room for heat control equipment, scientific instruments, and electronic components. Furthermore, the near proximity of electronic components makes power dissipation difficult, with the risk of not being able to control the temperature appropriately, reducing component lifetime and mission performance. To address this challenge, taking advantage of the advent of increasing intelligence on board satellites, an autonomous thermal control tool that uses deep reinforcement learning is proposed for learning the thermal control policy onboard. The tool was evaluated in a real space edge processing computer that will be used in a demonstration payload hosted in the International Space Station (ISS). The experiment results show that the proposed framework is able to learn to control the payload processing power to maintain the temperature under operational ranges, complementing traditional thermal control systems.
• Abstract（参考訳）: 小さな衛星では、熱制御装置、科学機器、電子部品のスペースは少ない。 さらに、電子部品の近接により、温度を適切に制御できず、部品寿命とミッション性能が低下する危険性があるため、送電が困難になる。 この課題に対処するために、船上衛星におけるインテリジェンスの増加を生かして、深層強化学習を用いた自律型熱制御ツールが提案されている。 このツールは、国際宇宙ステーション(ISS)にホストされたデモペイロードに使用される実際のスペースエッジ処理コンピュータで評価された。 実験の結果,提案フレームワークは従来の熱制御システムを補完して,運用範囲の温度を維持するためにペイロード処理能力の制御を学べることがわかった。

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